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机器学习笔记 第一章 绪论

基本术语 “模型”泛指从数据中学到的结果，还可以指全局性结果（如一个决策树），而用“模式”指局部性结果（如一条规则）。 假设空间 尽管训练集通常只是样本空间的一个很小的采样，但是我们仍希望它可以很好第反映出样本空间的特性，否则就很难在训练集上学到的模型能在整个样本空间上都工作的

1.为什么要从古典概率入门概率学《zobol的考研概率论教程》

在入门概率论与数理统计这门课中，刚开始我们都会从古典概率开始学习，为什么要选择它呢？这是因为古典概率作为一种将生活中的事情简化为有限种情况，并假设它们的发生可能差不多的手段，十分的好用且简洁。 这里我们要明确几个概率学的基本用处： 1.概率学是用来预言的，就是预测未来。 But概

条件概率、乘法公式

条件概率 P(A)无条件概率 --> 样本空间为全集 P(A|B)条件概率 --> 样本空间为B 换言之条件概率就是用B来缩小样本空间的大小，在新的样本空间上讨论事件A发生的概率 \[①P(A|B)=N_{AB}/N_B\\②P(A|B)=N_{AB}/N_B=(N_{AB}/N)/(N_B/N)=P(AB)/P(B) \]由此可得 \[③P(AB)=P(B)P(A|B)\\④

洗牌算法

目录 一、什么是洗牌算法 二、如何去打乱 三、例题 一、什么是洗牌算法 现在有一副扑克牌，让你去洗牌，怎么洗牌才能让每一种牌之间的组合出现的概率相等？ 简单的问题往往隐藏了重要信息，比如这里我们可以将洗牌理解为将这副牌打乱，那么什么才叫乱呢？ 其中有两个要素： 随机的结果要能够

全概率公式和贝叶斯公式

一、完备事件组 设E是随机试验，Ω是相应的样本空间，A1，A2，...An为Ω的一个事件组，若 （1）AiAj=（ij） （2）A1A2...An=Ω 则称A1A2...An为样本空间的一个完备事件组，完备事件组完成了对样本空间的一个分割（意义） 二、全概率公式 完备事件组条件下，因为B=ΩB，所以有PB=P(Ai)P(BAi) 三、贝叶斯公式 由条

等可能概型

等可能概型：古典概型和几何概型 一、古典概型 （1）样本空间只有有限个样本点 （2）事件发生的等可能性 事件A发生的概率：P（A）=A所含样本点个数/样本空间样本点个数 需要用到排列组合 （3）常见模型 抽样方式（不放回抽样，有放回抽样） 二、几何概型 几何概型是古典模型的进一步推广，即可能样本点有无

概率论与随机过程之间的关系

统计学是一门怎样的学科 重新梳理一遍自己对统计 概率 随机过程等的理解 数学本身是一门用数字刻画世界的语言，用给定的公理进行推理得到新的结果。本质就是类比 探索 寻找和发现。 将一种东西转化为使用数字表示，通过数字之间的运算得到规律，再返回到实践中去指导了解和探索。 那么

随机现象与随机变量

初学概率论多个含有随机的名词容易让人糊涂。 随机现象:偶然性的现象。比如投掷色子的点数。 样本空间：所有随机现象的集合称为样本空间。 随机事件：随机现象的集合称为随机事件。 随机变量：用变量表示随机事件。 这么背有些枯燥： 其实就是身边有随机现象如丢硬币的结果，所有现象的集合

西瓜书学习-笔记1

西瓜书第一章-绪论 1.1引言 机器学习：研究如何通过计算来实现利用经验来改善系统自身。 “算法”/“学习算法”：如何在数据中的到模型经验：数据。模型：得到的结论。模型用来进行相应的判断（预测）。 1.2基本术语 1.2.1 数据集 数据集（Data Set）：又称样本空间（Sample Space）。上图的行名。

机器学习（西瓜书）学习笔记一

机器学习：利用“数据”作为“经验”形式，让计算机在计算数据时产生 “模型”，然后根据得到的“经验”模型来对新的情况作出判断。基本术语样本：记录中对一个事件或对象的描述数据集：一组记录的集合属性:反映时间或对象在某方面的表现或性质样本空间：所有属性组成的空间例如：色泽青绿、根蒂

多目标优化（三）recsys2020最佳长论文奖Progressive Layered Extraction (PLE)

论文：Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel Multi-TaskLearning (MTL) Model for Personalized Recommendations 会议：RecSys2020最佳长论文奖        这篇文章其实就是MMOE的改进版。解决了一个问题，做了两件事情。       一个问题：任务不相关时，多个专家网

概率论的公理结构

样本点 一个随机事件出现的可能的结果叫做样本点。 类比平面几何，线、面、体也是由点组成的集合，研究的是点线面关系及性质，同样样本点也是组成事件（集合）的材料，是集合的基本元素，把这些样本点用各种形状组合起来形成集合，站在集合论的基础上讨论研究。 代数 设是样本空间，是由的一些子

台大概率课笔记

    所有试验的结果组成样本空间     点赞 收藏 分享 文章举报 東海林 发布了2 篇原创文章 · 获赞 0 · 访问量 69 私信 关注

质量控制|样本和总体|有限总体和无限总体|样本空间与变量空间|总体变异性|

如何理解质量控制？      Fig. 2 illustrates these chance and assignable causes of variation. From the Fig. 2, it is seen that until time t1, the process shown in this figure is in control. That is, only chance causes of variation are present. As a result, bo

概率论与数理统计

一.随机试验、样本空间与随机事件 1.自然界与社会生活的两种现象 （1）. 确定性现象：在一定条件下必然发生的现象。 （2）. 随机现象：在一定条件下具有多种可能结果，且实验时无法确定出现那种结果的现象。 2.随机试验 随机试验：对随机现象的观察、记录、实验统称为随机试验。 特性：（1）. 可以在相

概率基础-随机试验-古典概型-几何概型

概率基础-随机试验-古典概型-几何概型 1 随机试验    对某种自然现象做一次观察或者进行一次科学实验    实验特点：可以在相同的条件下进行实验的结果可能不止一个，但是实验前知道所有的可能结果实验前不知道哪个结果会出现，即实验结果等概率随机随机实验示例：        

概率期望dp

一.基本概念 1.随机事件与概率 自然界中各种现象可以区分为两种：确定性现象与随机现象 确定性现象：在一定条件下必然会出现的现象 随机现象：在一定的条件下，可能出现多种结果，而在试验之前无法预知其确切的结果，也无法控制 概率论与数理统计是研究和揭示随机现象统计规律性的一 门数学